Yapay Zeka ve Öğrenme Süreci

Yapay Zeka, her konuşmada kullanıcıdan gelen sorulara yanıt verirken, bu sorulardan edindiği bilgileri kullanarak kendini sürekli geliştiren bir sistemdir. Yani kullanıcıların soruları, Yapay Zeka’yı şekillendiren veri setinin bir parçası haline gelir. Böylece, kişinin ne tür yanıtlar istediğini anlayıp zamanla daha kişiselleştirilmiş (Kişiye özel yapılmış) yanıtlar verme yeteneği kazanır.

Yanlış Yanıtlar

Yapay Zeka, internetten edindiği bilgileri kullanarak yanıtlar üretir. Ancak, internet ortamında doğru bilgiler çoğunlukta olsa da yanlış bilgiler de bulunmaktadır ve yanlış veya yanıltıcı bilgiler, Yapay Zeka’nın bazı bilgileri yanlış öğrenmesine sebep olabilir. Bu tür yanlış bilgiler, kullanıcılara verilen cevapların güvenilirliğini azaltabilir. Dolayısıyla Yapay Zeka her zaman doğru yanıt vermeyebilir.

Overfitting Sorunu

Eğer daha önce bir Yapay Zeka’yı defalarca eğittiyseniz doğruluk oranının 100’e çok yaklaştığını fakat yeni bir veri için tahmin yapması gerektiğinde yanlış yanıtlar vermeye başladığını görebilirsiniz bu duruma “Overfitting” denir. Overfitting Yapay Zeka’nın aynı şeyi çok fazla öğrenmesinden kaynaklanır. Şimdi “Çok öğrenmiş işte daha iyi cevaplar vermesi gerekmez mi?” diyeceksiniz fakat gerekmez çünkü “Overfitting” olması demek her yeni cevapta hemen ezberindeki bilgilerden cevap vermek yani genelleme yapamamak demektir ki bu da olumsuz sonuçlara yol açabilir.

Çözüm Yolları

Yapay Zeka’nın yanlış yanıt ve overfitting sorunlarını aşmak için, yapay zeka sistemlerinin sürekli güncellenmesi ve eğitilmesi gerekmektedir. Doğru ve güvenilir veri setlerinin kullanılması, Yapay Zeka’nın daha iyi eğitilmesi açısından çok önemlidir. Ayrıca, kullanıcıların Yapay Zeka’ya doğru geri bildirimler vermesi hem kendi sorduğu sorulara daha güzel cevaplar almasını sağlar hem de Yapay Zeka’nın eğitimine olumlu yönde katkı sağlar.